ユースケースを検索

該当ユースケース 8 並び替え おすすめ順 削減率が高い順 導入しやすい順 新着順
部門:logistics× 部門:知財× 部門:物流× 部門:研究開発× AI機能:対話× AI機能:予測× AI機能:翻訳×
UC-0145

製品カタログと技術仕様書を、用語集と過去の訳をそろえて多言語化する

日本語の原稿を入力に、社内用語集と過去に承認された訳文を参照した各言語の訳を作り、型番・単位・注意表記が原文と合っているかを点検します。担当者の作業は、下訳をつくることから、訳文の確認と用語の判断に変わります。

想定削減率
68%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Gemini 構成例 マーケティング IT・SaaS・医療 品質標準化
詳しく見る →
UC-0139

技術者へのヒアリングをAIとの対話で行い、届け出されていない発明を掘り起こす

開発報告書や設計レビューの議事録を入力に、技術者ごとの質問案を作り、チャットで一次ヒアリングを行います。知財担当の作業は、全員と面談することから、整理済みの回答を見て出願候補だけを面談することに変わります。

想定削減率
56%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Microsoft Copilot 構成例 知財 IT・SaaS・医療 属人化解消
詳しく見る →
UC-0102

海外の規格・技術文書を訳して、社内の用語にそろえた要点にする

海外の規格や顧客仕様書を入力に、自社製品に関係する条項を抜き出して訳し、社内の呼び名にそろえた要点にします。担当者の作業は、機械翻訳の全文を読み直すことから、訳された要点を原文と照らして確かめることに変わります。

想定削減率
65%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
最小構成
Gemini 構成例 生産 商社・建設 品質標準化
詳しく見る →
UC-0063

需要のばらつきから発注点と発注量を決めて、毎週の発注案を出す

過去の出荷実績と調達リードタイムから品目ごとの発注点と発注量を計算し、仕入先からの連絡や営業の情報を読み取って補正の根拠を添えた発注案を毎週出します。購買担当の作業は、在庫と実績を見て発注量を決めることから、提示された案を確認することに変わります。

想定削減率
70%
導入難易度
★★★★☆
実装
本格構成
Python 構成例 物流 EC・商社 判断支援
詳しく見る →
UC-0048

翌週の出荷量を予測して物流センターの日別の必要人員を決める

WMSの出荷実績と、荷主から届く販促の連絡、祝日の並びを入力に、翌週の日別の出荷件数を時系列予測で見込み、工程ごとに必要な人数を上振れ・下振れの幅つきで計算します。計画担当の作業は、実績を集めて勘で件数を置くことから、出てきた人数の幅を見て派遣の発注数を決めることに変わります。

想定削減率
64%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Python 構成例 物流 EC・小売 判断支援
詳しく見る →
UC-0042

外国特許庁から届いた拒絶理由通知を翻訳・要約して対応方針の検討表を作る

外国特許庁の拒絶理由通知と現地代理人の報告のPDFを入力に、拒絶理由ごとの根拠条文・引用文献・対象クレーム・指摘の要旨・代理人の所見を日本語の検討表に整理します。英文を訳し、引用箇所を探して表に書き写す作業が、訳語と引用箇所を原文で確かめる作業に変わります。

想定削減率
61%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Power Automate 構成例 知財 士業・製造 品質標準化
詳しく見る →
UC-0041

過去の試作データから次に試す実験条件を絞り込んで試作回数を減らす

これまでに行った試作の「条件」と「結果」を入力に、次に試す価値が高い条件の候補を複数出します。あわせて、その条件が選ばれた理由を文章で示します。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★★☆
実装
本格構成
Python 構成例 品質管理 その他・医療 判断支援
詳しく見る →
UC-0035

海外取引先との英文メールを要点整理して返信案まで作る

海外の仕入先や物流業者から届いた英文メールを入力に、スレッド全体の要点、相手が求めていること、こちらが返すべき事項の一覧を日本語で受け取ります。続けて、社内の用語集と定型表現に沿った英文の返信案を作らせます。

想定削減率
65%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
最小構成
Microsoft Copilot 構成例 物流 商社・宿泊 品質標準化
詳しく見る →